//运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。 
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// 实现 LRUCache 类： 
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 
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// 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？ 
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// 示例： 
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
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// 提示： 
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// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 3000 
// 0 <= value <= 104 
// 最多调用 3 * 104 次 get 和 put 
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// Related Topics 设计 
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package com.yun.leetcode.editor.cn;

import java.util.HashMap;

public class LruCache {
    public static void main(String[] args) {
        // 测试结果:[null,null,null,1,null,2,null,1,3,4] 
        // 期望结果:[null,null,null,1,null,-1,null,-1,3,4]
//        Solution solution = new LruCache().new Solution();



//        LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//        lRUCache.put(1, 1);
//        lRUCache.put(2, 2);
//        System.out.println(lRUCache.get(1));
//        lRUCache.put(3, 3);
//        System.out.println(lRUCache.get(2));
//        lRUCache.put(4, 4);
//        System.out.println(lRUCache.get(1));
//        System.out.println(lRUCache.get(3));
//        System.out.println(lRUCache.get(4));



//        LRUCache.DoubleNodeList list = new LRUCache.DoubleNodeList();
//        list.addFirst(new LRUCache.Node(1,1));
//        list.addFirst(new LRUCache.Node(2,2));
//        LRUCache.Node node3 = new LRUCache.Node(3, 3);
//        list.addFirst(node3);
//        list.removeLast();
//        list.remove(node3);

    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class LRUCache {
        // 实现lru,o1复杂度，get-> o1 肯定要使用hashmap去存储
//        HashMap<Integer, Integer> map;   // map的value要存Node节点，否则获取队列中的node不是o1复杂度
        HashMap<Integer, Node> map;
        DoubleNodeList queue;
        int capacity;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.capacity = capacity;
            this.map = new HashMap<>(capacity);
            this.queue = new DoubleNodeList();
        }

        public int get(int key) {
            if (!map.containsKey(key)) {
                return -1;
            }
            Node node = map.get(key);
            queue.remove(node);
            queue.addFirst(node);

            return node.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (map.containsKey(key)) {
                Node node = map.get(key);
                queue.remove(node);
            }
            // 替换node
            Node newNode = new Node(key, value);
            queue.addFirst(newNode);
            map.put(key, newNode);

            if (queue.size > capacity) {
                // 超出容量，清空最后一个
                Node node = queue.removeLast();
                map.remove(node.key);
            }

        }
        class DoubleNodeList{
            Node head;
            Node tail;
            int size;

            DoubleNodeList(){
                head = new Node(-1, -1);
                tail = new Node(-1, -1);
                head.next = tail;
                tail.prev = head;
            }
            void remove(Node node){
                Node prev = node.prev;
                if (prev != null) {
                    prev.next = node.next;
                    node.next.prev = prev;
                }
                size--;
            }

            void addFirst(Node node) {
                Node next = head.next;
                head.next = node;
                node.next = next;   //    head  ---> nextNode       --->>       head ---> newNode ---> nextNode
                next.prev = node;   //          <---                                 <---         <---
                node.prev = head;
                size++;
            }

            Node removeLast() {
                Node prev = tail.prev;
                remove(prev);
                return prev;
            }

            int size(){
                return size;
            }

        }
        class Node{
            int key;
            int value;
            Node prev;
            Node next;
            Node(int key, int value){
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }
    }



/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}